現在台灣判決對於AI 訓練資料是否能夠主張著作權法上的合理使用

經過搜尋台灣司法判決資料庫，目前尚未有直接針對「將他人著作用於AI模型訓練」是否構成合理使用的專屬判決。然而，AI訓練資料的爭議核心仍不脫傳統著作權法對於「重製」、「合理使用」及「思想與表達合併原則」的討論。以下將透過現行法規及法院在數位利用行為的相關見解為您分析。

結論

目前在台灣，將受著作權法保護的他人著作未經授權用於AI模型訓練（即將資料輸入AI進行深度學習的過程），原則上會構成「重製」行為。是否能主張「合理使用」而免責，現階段並無專屬判決可直接支持，必須嚴格依《著作權法》第65條第2項的4項基準進行個案認定。

實務上，若AI訓練涉及「商業目的」，且AI生成的結果會與原著作產生市場替代效果，極難主張合理使用；反之，若僅作為非營利之學術研究，且未將原著作的「表達」直接重現於AI輸出結果中，則有較大空間可主張合理使用。此外，若訓練資料僅抽取「概念」而非「表達」，依「思想與表達合併原則」，該等利用行為根本不受著作權保護。

法律依據

1. 重製權之侵害與合理使用之審酌基準

依《著作權法》第65條第2項，法院在判斷是否構成合理使用時，應審酌一切情狀，尤應注意4項基準。在**臺灣新北地方法院 103 年度智易字第 39 號刑事判決**中，法院明確揭示了這4項基準的適用方式：

• 利用之目的及性質：法院指出「應以著作權法第1條所規定之立法精神解析其使用目的，而非單純二分為商業及非營利（或教育目的）」。若使用目的有助於調和社會公共利益或國家文化發展，應給予正面評價；若對公益毫無助益，即使非營利亦應給予負面評價。AI訓練若為促進科技發展，可能具公益性質，但若為商業營利，則評價較為不利。
• 著作之性質：受保護的著作類型（如語文、美術等）會影響合理使用的範圍。
• 所利用之質量及其在整個著作所占之比例：AI訓練雖通常「全文輸入」（量極大），但若僅提取特徵值，在「質」的方面可能未利用其精華。
• 利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響：此為關鍵。前開判決指出，若利用行為使他人取得該等檔案，「難謂對本案著作之潛在市場以及現在價值非無任何影響」。若AI生成內容會替代原創作者的市場（例如AI模仿畫風生成圖像），將嚴重影響合理使用的成立。

2. 思想與表達合併原則（對AI訓練資料的特殊性）

在**臺灣新北地方法院 103 年度智易字第 39 號刑事判決**中，法院深入探討了「思想與表達合併原則」。判決指出：「當思想與表達合併時，該表達即不受保護，否則即等同於保護該思想。」、「思想如僅有一種或有限之表達方式...基於公益之理由，該有限之表達方式，即不受著作權法之保護」。

在AI訓練的情境下，若開發者僅將著作中的「概念」、「操作方法」或「數學原理」輸入模型進行學習（例如學習某Excel函數的解題邏輯），而未重製其「語文表達」，則該訓練行為並未侵害著作財產權。判決中即認定，以Excel程式操作函數的過程及得出的答案，其過程係為「思想」，基於合併原則不受保護。

實務建議

1. 避免將「表達」作為訓練輸出結果：

開發AI模型時，應確保模型經過訓練後，輸出結果是產生「新的表達」，而非直接「重製」或「近似重現」訓練資料中的原始著作內容。若AI僅學習資料中的「趨勢」、「概念」或「風格」（思想範疇），在著作權法上的侵權風險較低。

1. 商業用途應取得授權：

由於台灣法院在判斷合理使用時，會審酌「利用結果對著作潛在市場與現在價值之影響」，若您的AI模型具有商業營利性質，且生成結果可能替代原著作（例如以作家A的小說訓練AI，再生成類似風格的小說銷售），極可能被認定超出合理使用範圍。建議在進行大規模商業AI訓練前，仍應向資料集的著作財產權人取得授權。

1. 學術研究應注意比例原則與非營利性：

若為純學術研究目的進行AI訓練，雖較易符合《著作權法》第52條（為研究目的在合理範圍內引用）及第65條的合理使用，但仍應注意「所利用之質量」。建議在研究發表時，清楚說明資料來源與利用方式，並避免將含有他人完整著作的訓練資料集直接公開散布。

1. 過濾與清洗訓練資料：

在建置AI訓練資料庫時，建議加入過濾機制，排除明確受著作權保護且無授權的「表達」內容，或將資料進行「去識別化」、「特徵提取」等處理，使其轉化為不受保護的「思想」或「數據」，以降低侵權風險。